MaestroHub Foundation

MaestroHub Foundation er drevet av MaestroHub

MaestroHub er et teknologiselskap som utvikler en Industrial Data Orchestration Platform designet for å strukturere, styre og operasjonalisere industrielle datastrømmer på tvers av maskiner, produksjonslinjer, anlegg og bedriftssystemer. Plattformen gir et enhetlig rørledningslag der industrielle signaler, produksjonshendelser og forretningsdata kontinuerlig samles inn, kontekstualiseres, valideres og rutes til de tiltenkte forbrukerne. Gjennom konfigurerbare datarørledninger, semantisk modellering og styringsmekanismer sikrer MaestroHub at driftsdata leveres i et konsistent, pålitelig og gjennomføringsklar format på tvers av organisasjonen.

Oppdag MaestroHub

Hvorfor Dataorkestrator?

MaestroHub Foundation er en industriell dataorkestreringsplattform som kobler Siemens Industrial Edge, automatiseringssystemer og bedriftsapplikasjoner gjennom et enhetlig navnerom. Den standardiserer, kontekstualiserer og styrer driftsdata på tvers av nettsteder, og muliggjør skalerbar analyse, digital tvilling og AI-brukstilfeller samtidig som det sikres datakonsistens, sporbarhet og årsakssammenheng for å effektivisere GenAI-brukstilfeller med en avhengighetsmatrise.

Fordeler

Standardiserer og kontekstualiserer data fra flere kilder ved hjelp av enhetlige modeller som følger OPC Companion Spec, CESMII, AAS-modeller og avhengighetsgrafer, noe som muliggjør konsekvent tolkning, sporbarhet og pålitelig analyse på tvers av systemer og nettsteder ved å lage en kontekstualiseringsmotor
Muliggjør toveis dataorkestrering i sanntid mellom Siemens Industrial Edge, automatiseringssystemer og bedriftsplattformer, synkronisering av operasjoner og lukkede dataflyter med hendelsesdrevne utløsere og komplekse datarørledninger. Støtter lokal filhenting, lese-skriving til DB, 40+protokoller.
Tilbyr styrte, AI-klare datarørledninger med avstamning, versjonskontroll og kvalitetsovervåking, noe som reduserer integrasjonsinnsatsen og muliggjør skalerbare digitale tvillinger, analyser og optimaliseringsbrukstilfeller. Optimaliserer nyttelaststørrelsen for AI-applikasjoner samtidig som granulariteten opprettholdes.

Utvalgte evner

Lagre og videresend

Buffrer, vedvarer og videresender datastrømmer under nettverksforstyrrelser eller belastningstopper, noe som sikrer pålitelig levering og kontrollert nyttelastoptimalisering gjennom konfigurerbare batching- og oppbevaringspolicyer.

Utførelseshistorikk og observerbarhet

Gir full oversikt over kjøring av datapipeline, inkludert hendelsessporing, latensovervåking, feillogging og støtte for avspilling for feilsøking og driftsdiagnostikk.

Rollebasert tilgangskontroll (RBAC)

Implementerer finkornet tilgangskontroll for datakilder, rørledninger og modeller, og muliggjør sikker styring tilpasset organisasjonsroller, samsvarskrav og IT/OT-sikkerhetspolicyer.

Enhetlig datamodellering og integrering

Definerer standardiserte datamodeller og navnestrukturer og integrerer industrielle protokoller, bedriftssystemer og skytjenester for å muliggjøre konsekvent, leverandørnøytral datautveksling. Støtter 40+ toveis kommunikasjonsprotokoller for å effektivisere lukkede sløyfeoperasjoner.

Avhengighet og slektshåndtering

Opprettholder avhengighetsgrafer og avstamningsregistreringer for datastrømmer, transformasjoner og forbrukere, støtter konsekvensanalyse, kontrollert endringshåndtering og systemomfattende sporbarhet.

Case Study

BSH Casestudie

Integrerer Siemens Industrial Edge med ERP-, kvalitets- og logistikksystemer gjennom kontekstualisering av produksjonsdata med flere kilder for å muliggjøre orkestrering i sanntid, AI-klare applikasjoner.

BSH Casestudie

Virkelige applikasjoner

Kartlegging av energikostnader

Integrerer Siemens Industrial Edge- eller PCS-prosessdata med produksjonsordrer og energimålere, kontekstualiserer forbruk per linje og SKU, og kartlegger energikostnader til partier og skift for å identifisere tap og optimaliseringsmuligheter.

Ofte stilte spørsmål

Utforsk ressurser og relaterte produkter

Tilleggsinformasjon og ressurser

LNS-rapport om MaestroHub

Forutsetninger

Prosessor minst 2Ghz, 8Ghz eller bedre foretrukket

Minne minst 4 GB RAM, 16 GB RAM eller mer foretrukket

Diskplass minst 2 GB tilgjengelig, 10 GB+ for logger og datalagring foretrukket

Industrial Edge Hub Access